<template>
    <p style="text-align: center;margin-top:150px">
        <img src="/imgs/npl-digitalizing.png" />
    </p>
    <div data-v-ec550ec6 class="container" style="margin-top:150px">
        <h5 style="line-height: 1.5; margin-bottom: 1.5rem">不良资产数据仓库采用了可水平扩展的轻量化架构，通过系统配置不仅融合了多个异构数据源和数据服务，还融合了多个主流的AI大模型，从而实现更高的数据完整度以及数据分析的智能化程度，并可根据需求持续扩展。在线尽调架构实现示意图如下:</h5>
        <p style="text-align: center">
            <img src="/imgs/architecture01.png" style="max-width: 1100px;"/>
        </p>
        <h5 style="line-height: 1.5">系统用户首先上传项目信息（支持Excel或者TXT文件格式），通常文件来自于转让方。由于输入的数据是非结构化的，或者是不确定结构的结构化数据，所以需要通过AI进行要素识别。对于Excel文件，系统会先将其表格内容转换为JSON，再将其绑定到事先配置好的AI Prompt模板。下图展示了系统将项目文本转换为了AI Prompt: </h5>
        <p style="text-align: center">
            <img src="/imgs/architecture02.png" style="max-width: 1100px;"/>
        </p>
        <h5 style="line-height: 1.5; margin-bottom: 1.5rem">AI大模型执行上图中的Prompt后，将输出如下图左边的处理结果，可以看到项目信息已经被AI处理成了我们指定的结构化的数据，于是系统可以从该结果中获取债务人、担保人、抵押物地址等要素，从而可以自动发起对数据仓库的分布式查询。</h5>
        <p style="text-align: center">
            <img src="/imgs/architecture03.png" style="max-width: 1100px;"/>
        </p>
        <h5 style="line-height: 1.5; margin-bottom: 5rem">系统对各数据仓库模块返回的查询结果进行整合，并可通过AI进行分析或概括，再将最终数据绑定到用户选择的尽调报告模板中。</h5>
    </div>
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<script lang="ts" setup>

</script>

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    .sysInfo {
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    }
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